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            嬰幼兒面部表情分析系統的具體介紹

            閱讀:3288      發布時間:2019-1-7
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            嬰幼兒面部表情分析系統

             

            嬰幼兒面部表情分析系統(Baby FaceReader):是一款自動分析嬰幼兒(6-24月齡)面部表情的專業軟件。該系統依據 Oster的嬰幼兒面部運動編碼系統(Baby FACS)來分析其面部表情,然后基于AAM模型(主動外觀模型)得出相關表情參數。

             

             

            為何要使用Baby   FaceReader

             

            面部表情能反映出許多有價值的信息,特別是嬰幼兒。目前對嬰幼兒的相關研究需求越來越多,而用于成人面部表情分析的工具又不適用于嬰幼兒,需要專業的研究分析工具對行為反應、表情等進行量化分析。

             

            研究需求的逐步增加是催生嬰幼兒面部表情分析系統 (Baby FaceReader)誕生的加速劑。除此之外,嬰幼兒本身的一些特性也決定了要使用嬰幼兒面部表情分析系統對其表情進行分析:

             

            • 嬰幼兒的頭部比較小;
            • 嬰幼兒可見眉毛較少/甚至沒有;
            •  嬰幼兒皮下脂肪較厚,導致對其面部單元活動的解釋比較困難;
            • 嬰幼兒無法通過語言表達他們自身的感受,表情是真實的反映。

             

            因此,該系統是目前測量嬰幼兒面部行為的全面、專業的軟件,能夠詳細描述和分析嬰幼兒面部動作單元的活動,是研究影響與發育障礙相關的發展心理學問題的有利工具。

             

            關于嬰幼兒基本面部表情的分類,學術界目前尚有爭議。 而關于正、負情緒的劃分已達成共識。因此,嬰幼兒面部表情分析系統(Baby FaceReader)不對其基本情緒進行劃分,但對引起相關情緒的面部動作單元可進行詳細分析。

             

            系統特性

             

            • 非接觸性數據采集及分析,保證數據的客觀性; 
            • 采用標準的嬰幼兒面部動作編碼分析;
            • 適用于6-24月齡的嬰幼兒;
            • 可分析頭部朝向、面部狀態及面部單元動作;
            • 可分析情緒效價、喚醒度和情緒環狀模型;
            • 支持自定義表情分析;
            • 可添加心率模塊(RPPG)和校準模塊。

             

            應用范圍

             

            嬰幼兒面部表情分析系統(Baby FaceReader)能夠為研究提供一些量化的數據,應用范圍及其廣泛,主要體現在以下 幾大方面:

             

            • 通過嬰幼兒對口味、氣味及其它感官刺激的反應,對嬰幼兒食物偏好進行探討;
            • 感官研究等; 
            • 有助于分析認知-信息加工過程,檢測自然環境或者實驗環境中父母-嬰幼兒交互時,嬰幼兒的情感表達行為;
            • 研究嬰幼兒面部表情的變化和穩定性;
            • 能夠幫助解決影響與發育障礙相關的發展心理學問題,如自閉癥譜系障礙(ASD)和注意力缺陷多動障礙 (ADHD)等。

             

             

            食物偏好研究具體案例 

             

            該研究是對嬰幼兒面部表情分析系統的個驗證結果。研究主要探討了與食物偏好(AU1,4,7,9,10,15,18,26/27)、笑 (AU6,12)、哭(AU20)、睜大眼睛(AU5)和下巴抬起(AU17)相關的面部動作單元活動情況。

             

            基于AAM模型(主動外觀模型),研究人員采用了高質量的嬰幼兒圖片對面部動作單元進行分析,經過去重之后, 終有74張圖片。

             

            圖一為較好的AAM模型擬合效果與完 美AAM模型擬合效果的對比

             

            表一為不同面部單元的頻數分布

             

             

            表二是AAM模型 擬合效果的面部動作單元的準確率(Accuracy)、召回率 (Recall)、率(Precision)、F1值(F1Score)、面部動作編 碼一致性(FACS Agreement Score)分析(n=29)。其中準確率、召回率、F值是目前機器學習等建模之后對 模型效果進行評價的常用指標。

             

            圖二是74張圖片不同面部 動作單元和兩種模型擬合效果的F1值

             

            以上數據表明,AAM模型擬合能更好地描述面部動作單元的動作。換言之,也驗證了嬰幼兒面部表情分析系統(Baby FaceReader)可用于食品偏好、感官研究等,是進行嬰幼兒面部動作單元分析的有利工具。

             

            參考文獻

             

            1、Maroulis, A.; Spink, A.J.; Theuws, J.J.M.; Oster, H. & Buitelaar, J. (2017). Sweet or sour. Validating Baby FaceReader to analyse infant responses to food. Poster presentation 12th Pangborn Sensory Science Symposium, 20-24 August, 2017.


            2、Oster, H. (2005). The repertoire of infant facial expressions: An ontogenetic perspective. Emotional development, 261-292.

             

            3、Oster, H. (2016). Baby FACS: Facial Action Coding System for infants and young children. Unpublished monograph and coding manual. New York University.

             

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